要查看Spark
Streaming内存使用情况，您可以采取以下几种方法：
1.使用EventLog中的peakExecutionMemory：
根据文本[0]中的信息，可以查看EventLog中的peakExecutionMemory指标来了解内存使用峰值。
2.监控Executor进程内存：
文本[1]中提到了使用Java
Mission
Control
(JMC)工具监控Executor进程的内存使用情况。这种方法可以帮助您获取内存随时间的变化情况，并可用于检测内存泄漏。
3.查看JVM配置及内存使用：
您还可以通过文本[2]中提到的方法，使用JVM自带的工具查看Spark进程的JVM配置以及各个代的内存使用状况。
4.内存调优：
在文本[3]中，提到了根据不同的操作和数据量来调整内存大小。对于Spark
Streaming应用程序，所需的内存大小取决于所使用的转换类型和处理的数据量。可以通过调整参数如`spark.memory.fraction`和`spark.storage.memoryFraction`来控制用于缓存和存储的数据的比例。
5.数据本地化及内存调优：
最后，文本[6]提到了数据本地化的不同级别，这也可以影响内存的使用效率。调整数据本地化策略可以帮助优化内存使用。
综合以上方法，您可以从不同的角度监控和调整Spark
Streaming内存使用情况，以保证应用程序的稳定性和效率。
